考虑EV强随机性的V2G聚合商对EV参与调峰需求响应日内优化调度系统

本发明属于电力系统、电动汽车，具体涉及一种考虑ev强随机性的v2g聚合商对ev参与调峰需求响应日内优化调度系统。

背景技术：

1、电动汽车ev作为一种新型负荷，随着其规模的不断扩大，可以有效降低传统发电厂为满足电网调峰需求不得不增大自身的备用容量，电网需投入更大的资金建设储能等调峰需求响应设施所导致的经济成本。ev作为灵活性需求侧资源参与需求响应调控，可以提高v2g聚合商以及ev收益，在满足自身充电需求的同时，以聚合形式参与响应，提升了响应系统的调节能力。以往对ev参与电网需求响应的研究多以日前或者日内的单时间尺度进行研究，但对于随机性强的ev来说，日前需求响应策略无法保证次日ev对响应计划的执行度。而日内单尺度的需求响应优化调度因为调控时间短，给予ev准备时间不足，影响实际到桩响应情况，易导致调峰需求响应的效果不理想，用户侧日内需求响应阶段ev出现的违约风险仍然存在。

2、同时随着ev规模的不断扩大，若ev仍以个体直接参与电网需求响应，在调度中心运算能力有限的情况下，会对电网造成巨大的调度压力，电网难以将指令下发至各个响应主体，同时主体是否接收响应也未知。为此，以v2g聚合商或充电站作为代理商进行ev的聚合调度、提供信息整合传递，实现分区调控，辅之一定的市场引导或者激励政策，可以大大优化调度效率。

技术实现思路

1、为此，本发明考虑日内ev的不确定性、v2g聚合商的响应可靠性需求，引入预守约率、历史诚信度、容量因子三个指标作为v2g聚合商对ev进行优化调度的依据，为了解决初期交易数据匮乏问题，在日内优化调度模型中采用动态量化评估方式，提高ev参与积极性。考虑ev强随机性的v2g聚合商对ev参与调峰需求响应日内优化调度系统方法，对大规模ev施行日内违约应急调度，建立以诚信-容量-预守约率综合指标最优的日内ev优化调度模型，提高v2g聚合商响应可靠性，降低ev随机性给电网调峰需求响应带来的不确定性风险。

2、引入ev历史诚信度、容量因子、预守约率三个指标，量化参与调峰需求响应的ev个体性能，考虑ev的充放电等式约束、ev充放电功率约束、电池安全约束、出行约束、供需约束以及应急响应约束，得到v2g聚合商对ev的最优调度计划。

3、为了保证v2g聚合商的响应可靠性、减少违约成本以及提高工作效率，在日内优化调度模型中引入包含ev直接信任度与推荐信任度的历史诚信度动态量化值；反映ev日内响应行为对日前调度计划完成度的预守约率；为应对ev规模扩大带来工作成本增加的容量因子三个指标。建立以最大化用户参与调峰需求响应的诚信-容量-预守约率综合指标的需求分配模型，在提高ev及v2g聚合商调峰需求响应可靠性的同时，维护调峰需求响应市场的稳定。

4、本发明解决其技术问题具体采用的技术方案是：

5、一种考虑ev强随机性的v2g聚合商对ev参与调峰需求响应日内优化调度系统，其特征在于：

6、基于计算机和互联网系统，考虑日内ev的不确定性、v2g聚合商的响应可靠性需求，引入ev历史诚信度、容量因子、预守约率三个指标作为v2g聚合商对ev进行优化调度的依据；

7、为了解决初期交易数据匮乏问题，在日内优化调度模型中采用动态量化评估方式，考虑ev强随机性的v2g聚合商对ev参与调峰需求响应日内优化调度系统，对大规模ev施行日内违约应急调度，采用以诚信-容量-预守约率综合指标最优的日内ev优化调度模型，以提高v2g聚合商响应可靠性，降低ev随机性给电网调峰需求响应带来的不确定性风险。

8、进一步地，计算各ev的预守约率、历史诚信度、容量因子三个性能指标的方法包括以下步骤：

9、步骤s31：计算ev预守约率；

10、设立预守约率指标作为调度ev的参考标准，目的在于引导ev用户按照日前中标量进行日内申报，以减少聚合商为补足调峰缺额启动应急响应的额外成本；定义预守约率为日内应急响应机制启动后ev申报功率与日前中标功率比值，为激发ev参与应急响应积极性，规定参与应急响应ev的预守约率取1，如下式所示：

11、

12、式中：为日内t时段v2g聚合商j中电动汽车i的预守约率；为应急机制启动后v2g聚合商j中电动汽车i日内的申报充电和放电的功率；为日前v2g聚合商j中电动汽车i中标的充电、放电调峰需求响应功率；

13、步骤s32：计算ev历史诚信度；

14、定义直接信任度为历史一个月内v2g聚合商发布的实际调度指令与ev实际响应量比值的均值，根据双方交易记录直接计算，如下式所示：

15、

16、式中：rij,its为v2g聚合商j中电动汽车i的直接信任度；分别为历史一个月内t时段v2g聚合商j中电动汽车i在日前t时段中标的量；为历史一个月内t时段聚合商j中电动汽车i实际响应功率；te为历史一个月内电动汽车i参与v2g聚合商j调峰需求响应总时段数；

17、当电动汽车i与v2g聚合商j初期交易次数小于规定的次数时，历史诚信度由直接信任度rij,its与推荐信任度rij,rec共同构成；当电动汽车i与v2g聚合商j之间的直接交易次数大于规定的次数时，意味着交易双方有充足的历史交易数据用以评估历史交易信任度，推荐信任度的参考价值忽略不计，历史诚信度如下式所示：

18、

19、式中：为日内t时段v2g聚合商j中电动汽车i的历史诚信度；rij,rec为v2g聚合商j中电动汽车i的的推荐信任度；k、m分别为电动汽车i与v2g聚合商j之间一个月内直接交易的次数、规定的交易次数；

20、步骤s33：计算ev容量因子；

21、定义容量因子为ev申报功率与所有ev申报总功率的平均值之比：

22、

23、式中：为日内t时段v2g聚合商j中电动汽车i的容量因子；为t时段v2g聚合商启动应急响应机制后参与日内优化调度的ev申报总数。

24、进一步地，v2g聚合商根据最新申报信息，考虑ev临时调度带来的风险，以ev集群诚信-容量-预守约率综合指标最优对应邀ev群体进行响应时段t的日内调度。

25、进一步地，量化参与调峰需求响应的ev个体性能，考虑ev的充放电等式约束、ev充放电功率约束、电池安全约束、出行约束、供需约束以及应急响应约束，以得到v2g聚合商对ev的最优调度计划。

26、进一步地，所述以诚信-容量-预守约率综合指标最优的日内ev优化调度模型的构建过程包括以下步骤：

27、步骤s41：建立v2g聚合商日内优化调度模型的目标函数；

28、采用ev集群诚信-容量-预守约率综合指标最优对ev进行优化调度：

29、

30、式中：为v2g聚合商j中参与调峰需求响应的ev集群诚信-容量-预守约率综合指标总值；t为全天时段数；为v2g聚合商j中电动汽车i在t时段是否中标的标志位，1表示中标，0表示未中标；ω1,in～ω3,in为日内调度模型的权重系数，根据调度关注的侧重点不同进行设置；

31、步骤s42：建立日内优化调度模型约束条件，约束条件包含ev的充放电等式约束、ev充放电功率约束、电池安全约束、出行约束、供需约束以及应急响应约束；

32、

33、式中：ηc、ηd分别为ev充、放电效率；为v2g聚合商j下电动汽车i在t时段的电池电量；为v2g聚合商j下的电动汽车i在t时段的电池安全约束上、下限；为v2g聚合商j中电动汽车i的电池额定容量；为v2g聚合商j下的电动汽车i在t时段满足出行需求所需的最低电量；分别为日前时段t中聚合商j的中标量，为日内v2g聚合商j中电动汽车i在时段t的中标的调峰需求响应功率，供需约束不等式表示v2g聚合商发布中标功率不得高于ev申报可调度功率；

34、其中，当ev接受应急机制邀约，日前已经接受邀约的ev以不高于最大限制功率进行充放电，使ev整体不违约；若仍无法满足调峰需求响应缺额，则向v2g聚合商全域内其它空闲ev发出紧急邀约，v2g聚合商在对应邀ev进行调度时，应考虑其后续是否存在应邀时段以及电池安全约束，即应急响应约束为：

35、

36、式中，分为v2g聚合商j中电动汽车i在时段t后所有应邀时段的总中标充、放电功率；为v2g聚合商j中电动汽车i在时段t后所有应邀时段的集合，为该集合内第k个时段。

37、相比于现有技术，本发明及其优选方案考虑ev参与调峰需求响应市场的历史、当下指标，从历史诚信度、预守约率、容量因子三方面全面量化ev响应性能，建立日内优化调度模型。历史诚信度、守约率有利于引导ev响应的守约行为，降低强随机性带来的不确定风险，提高ev及v2g聚合商的响应可靠性。容量因子可降低v2g聚合商因调度个体过多导致的ev集群违约概率，提高v2g聚合商的调峰需求响应质量。